- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05311046
Herramienta de detección de sepsis pediátrica basada en inteligencia artificial mejorada con biomarcadores
Herramienta de detección de sepsis pediátrica basada en inteligencia artificial mejorada con biomarcadores hacia el reconocimiento temprano y terapias personalizadas
El objetivo general de esta investigación propuesta es la derivación de una herramienta de detección de sepsis pediátrica (PSCT) (software) basada en inteligencia artificial (IA) mejorada con biomarcadores que se puede usar en combinación con el sistema de registro de salud electrónico (EHR) del hospital para monitorear y evalúe los datos del registro de salud electrónico (EHR) del departamento de emergencias (ED) en tiempo real para mejorar el reconocimiento temprano de la sepsis pediátrica y el inicio de una terapia de sepsis personalizada, agresiva y oportuna que se sabe que mejora los resultados de los pacientes.
Se plantea la hipótesis de que el rendimiento de detección (p. ej., valor predictivo positivo) de la herramienta de detección prevista mejorará significativamente con la inclusión de los resultados de una prueba de panel de biomarcadores (PERSEVERE) que han demostrado ser efectivos en la predicción del deterioro clínico en pacientes no diagnosticados. Pacientes pediátricos inmunocomprometidos críticamente enfermos evaluados por infección. También se plantea la hipótesis de que se pueden derivar fenotipos mejorados mediante la agrupación de biomarcadores PERSEVERE combinados con datos EHR recopilados de forma rutinaria para mejorar la medicina personalizada.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Antecedentes y justificación Las herramientas automatizadas de detección de sepsis pediátrica (PSCT) existentes basadas en los criterios de consenso que se utilizan actualmente en los departamentos de emergencia no mejoran el reconocimiento temprano ni informan las decisiones terapéuticas personalizadas que conducen a mejores resultados. La iniciativa Improving Pediatric Sepsis Outcomes (IPSO) encontró que al incluir a los pacientes que reciben tratamiento, los criterios ampliados capturaron no solo a los pacientes que desarrollaron sepsis con disfunción orgánica (OD), sino también a aquellos en quienes la sepsis temprana se trató con OD potencialmente evitada.
El objetivo del esfuerzo propuesto es derivar y validar retrospectivamente una herramienta de detección de sepsis pediátrica basada en IA mejorada con biomarcadores que se puede usar para evaluar los datos de EHR del ED para mejorar el reconocimiento temprano, la estratificación de la gravedad y el inicio oportuno de la terapia personalizada contra la sepsis. CTA y sus 6 socios institucionales proponen conjuntamente establecer dos registros de pacientes no identificados: 1) la "cohorte de datos de EHR solamente" (N = 2000) y 2) la "cohorte de datos de EHR + biomarcadores" (N = 400) en apoyo de este objetivo.
Los elementos de datos de encuentro que se extraerán de los EHR para su inclusión en estos registros incluyen tanto estructura (p. ej., mediciones fisiológicas con marca de tiempo, tratamientos, procedimientos, resultados) como notas de texto libre.
Análisis de datos y sesgos Todos los datos del estudio, incluidos los datos fisiológicos extraídos del EHR del paciente y los resultados de los ensayos de biomarcadores, se analizarán utilizando una variedad de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para producir un modelo predictivo de detección de sepsis de alta precisión. Los métodos analíticos implican un análisis estadístico descriptivo estándar del rendimiento de la clasificación predictiva (p. ej., AUC, sensibilidad/especificidad, PPV, etc.).
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Ioannis Koutroulis, MD
- Número de teléfono: 202-476-4177
- Correo electrónico: IKOUTROULI@childrensnational.org
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Carmelo "Tom" E Velez, PhD
- Número de teléfono: 19495005883
- Correo electrónico: tom.velez@cta.com
Ubicaciones de estudio
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District of Columbia
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Washington D.C., District of Columbia, Estados Unidos, 20010
- Children's National Hospital
-
Contacto:
- Ioannis Koutroulis
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
Pacientes de 3 meses a 17 años de edad, inclusive
- Diagnosticado con sepsis por un médico o activa una alerta de sepsis y se ordena un hemocultivo. Los controles serán pacientes falsos positivos.
- Para aquellos pacientes que se inscribirán prospectivamente para la recolección de muestras de sangre: requerirán una venopunción o la colocación de una línea intravenosa.
Criterio de exclusión:
- Pacientes que participan en un programa de investigación con intervenciones fuera de la práctica clínica habitual
- Pacientes con padres o LAR que no hablan inglés o español
- El embarazo
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Control de caso
- Perspectivas temporales: Otro
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Grupo retrospectivo de datos ehr solo
Los miembros de este grupo son pacientes pediátricos entre las edades de 3 meses a 45 años inclusive, que se presentaron a uno de los seis del departamento de emergencias de la institución participante entre los años 2016-2021 y positivo por sospecha de sepsis utilizando el protocolo de detección de sepsis pediátrica de la institución y recibir un orden de cultura sanguínea.
Se sabe que las herramientas actuales de detección/alerta pediátrica son altamente sensibles pero mal específicas.
Los "casos" en esta cohorte estarán compuestos por aquellos que finalmente se diagnostican con sepsis y/o reciben tratamiento con sepsis protocolizado.
Los "controles" en esta cohorte serán aquellos con una alerta de falsos positivos, es decir, no se diagnostican con sepsis y no reciben tratamiento con sepsis protocolizado.
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Todas las instituciones participantes emplean un protocolo de detección de sepsis pediátrica algorítmico, manual o combinado algorítmico/manual para pacientes que presentan fiebre y/o preocupación por una infección.
Si bien los parámetros específicos probados en las herramientas de detección difieren, generalmente consisten en pruebas para una respuesta inflamatoria sistémica (p.
SIRS) y/o disfunción orgánica (p.
SOFA) y/o alta susceptibilidad (p.
factores inmunocomprometidos).
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Prospectivo Grupo de datos de EHR y Biomarcadores
Los miembros de este grupo son pacientes pediátricos entre las edades de 3 meses a 45 años inclusive, que se presentan a uno de los seis departamento de emergencias de la institución participante durante el período de inscripción del estudio, detecte positivo por sospecha de sepsis utilizando la especie de sepsis pediátrica de la institución, la medición de la medición de la medición de la muestra de la SEPSIS Pediatric de la institución.
Los miembros de esta cohorte también habrán consentido en la reutilización de sus datos de registros médicos para la investigación.
Se sabe que las herramientas actuales de detección/alerta pediátrica son altamente sensibles pero mal específicas.
Los "casos" en esta cohorte estarán compuestos por aquellos que finalmente se diagnostican con sepsis y/o reciben tratamiento con sepsis protocolizado.
Los "controles" en esta cohorte serán aquellos con una alerta de falsos positivos, es decir, no se diagnostican con sepsis y no reciben tratamiento con sepsis protocolizado.
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Todas las instituciones participantes emplean un protocolo de detección de sepsis pediátrica algorítmico, manual o combinado algorítmico/manual para pacientes que presentan fiebre y/o preocupación por una infección.
Si bien los parámetros específicos probados en las herramientas de detección difieren, generalmente consisten en pruebas para una respuesta inflamatoria sistémica (p.
SIRS) y/o disfunción orgánica (p.
SOFA) y/o alta susceptibilidad (p.
factores inmunocomprometidos).
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Herramienta eficaz de detección de sepsis pediátrica basada en un sistema experto (PSCT)
Periodo de tiempo: Últimos 3 meses del período de estudio.
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Durante un período de prueba de usabilidad, mediante la emulación de la lógica de los expertos en una herramienta de detección que puede mejorarse continuamente con la experiencia, lograr un alto nivel de usabilidad del flujo de trabajo de ED para mejorar el reconocimiento temprano de la sepsis IPSO, según lo percibido por los médicos de urgencias que practican la usabilidad pruebas.
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Últimos 3 meses del período de estudio.
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Herramienta de detección de sepsis pediátrica (PSCT) basada en el sistema experto de alto rendimiento
Periodo de tiempo: Uso de "datos tempranos" después de la presentación al ED, por ejemplo, al recibir los datos de biomarcadores dentro de las primeras 3 horas de la presentación)
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Obtener un PSCT de alto rendimiento (p. ej., sensibilidad/especificidad > 90 %, VPP > 40 %) para identificar a los pacientes en el servicio de urgencias que cumplen los criterios de sepsis de IPSO utilizando datos de encuentros tempranos (p. ej.
al recibir los datos de biomarcadores dentro de las primeras 1 a 3 horas de la presentación).
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Uso de "datos tempranos" después de la presentación al ED, por ejemplo, al recibir los datos de biomarcadores dentro de las primeras 3 horas de la presentación)
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Fenotipado efectivo de sepsis para un tratamiento personalizado
Periodo de tiempo: Características basadas en las primeras 6 horas posteriores a la presentación en pacientes con diagnóstico de sepsis y protocolo de tratamiento iniciado.
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Mostrar que la combinación de biomarcadores PERSEVERE y datos EHR como características de agrupación (p. ej., mediante el uso de análisis de clase latente) mejora la detección de fenotipos pronósticos clínicamente útiles.
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Características basadas en las primeras 6 horas posteriores a la presentación en pacientes con diagnóstico de sepsis y protocolo de tratamiento iniciado.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Director de estudio: Carmelo "Tom" E Velez, PhD, CTA
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Goldstein B, Giroir B, Randolph A; International Consensus Conference on Pediatric Sepsis. International pediatric sepsis consensus conference: definitions for sepsis and organ dysfunction in pediatrics. Pediatr Crit Care Med. 2005 Jan;6(1):2-8. doi: 10.1097/01.PCC.0000149131.72248.E6.
- Hajian-Tilaki K. Sample size estimation in diagnostic test studies of biomedical informatics. J Biomed Inform. 2014 Apr;48:193-204. doi: 10.1016/j.jbi.2014.02.013. Epub 2014 Feb 26.
- Bujang MA, Adnan TH. Requirements for Minimum Sample Size for Sensitivity and Specificity Analysis. J Clin Diagn Res. 2016 Oct;10(10):YE01-YE06. doi: 10.7860/JCDR/2016/18129.8744. Epub 2016 Oct 1.
- Eisenberg M, Madden K, Christianson JR, Melendez E, Harper MB. Performance of an Automated Screening Algorithm for Early Detection of Pediatric Severe Sepsis. Pediatr Crit Care Med. 2019 Dec;20(12):e516-e523. doi: 10.1097/PCC.0000000000002101.
- Eisenberg MA, Freiman E, Capraro A, Madden K, Monuteaux MC, Hudgins J, Harper M. Outcomes of Patients with Sepsis in a Pediatric Emergency Department after Automated Sepsis Screening. J Pediatr. 2021 Aug;235:239-245.e4. doi: 10.1016/j.jpeds.2021.03.053. Epub 2021 Mar 30.
- Iwashyna TJ, Odden A, Rohde J, Bonham C, Kuhn L, Malani P, Chen L, Flanders S. Identifying patients with severe sepsis using administrative claims: patient-level validation of the angus implementation of the international consensus conference definition of severe sepsis. Med Care. 2014 Jun;52(6):e39-43. doi: 10.1097/MLR.0b013e318268ac86.
- Mathias B, Mira JC, Larson SD. Pediatric sepsis. Curr Opin Pediatr. 2016 Jun;28(3):380-7. doi: 10.1097/MOP.0000000000000337.
- Weiss SL, Parker B, Bullock ME, Swartz S, Price C, Wainwright MS, Goodman DM. Defining pediatric sepsis by different criteria: discrepancies in populations and implications for clinical practice. Pediatr Crit Care Med. 2012 Jul;13(4):e219-26. doi: 10.1097/PCC.0b013e31823c98da.
- Scott HF, Brilli RJ, Paul R, Macias CG, Niedner M, Depinet H, Richardson T, Riggs R, Gruhler H, Larsen GY, Huskins WC, Balamuth F; Improving Pediatric Sepsis Outcomes (IPSO) Collaborative Investigators.. Evaluating Pediatric Sepsis Definitions Designed for Electronic Health Record Extraction and Multicenter Quality Improvement. Crit Care Med. 2020 Oct;48(10):e916-e926. doi: 10.1097/CCM.0000000000004505.
- Lippi G. Sepsis biomarkers: past, present and future. Clin Chem Lab Med. 2019 Aug 27;57(9):1281-1283. doi: 10.1515/cclm-2018-1347. No abstract available.
- Marshall JC, Reinhart K; International Sepsis Forum. Biomarkers of sepsis. Crit Care Med. 2009 Jul;37(7):2290-8. doi: 10.1097/CCM.0b013e3181a02afc.
- Patel K, McElvania E. Diagnostic Challenges and Laboratory Considerations for Pediatric Sepsis. J Appl Lab Med. 2019 Jan;3(4):587-600. doi: 10.1373/jalm.2017.025908. Epub 2018 Nov 21.
- Lanziotti VS, Povoa P, Soares M, Silva JR, Barbosa AP, Salluh JI. Use of biomarkers in pediatric sepsis: literature review. Rev Bras Ter Intensiva. 2016 Oct-Dec;28(4):472-482. doi: 10.5935/0103-507X.20160080.
- Wong HR, Salisbury S, Xiao Q, Cvijanovich NZ, Hall M, Allen GL, Thomas NJ, Freishtat RJ, Anas N, Meyer K, Checchia PA, Lin R, Shanley TP, Bigham MT, Sen A, Nowak J, Quasney M, Henricksen JW, Chopra A, Banschbach S, Beckman E, Harmon K, Lahni P, Lindsell CJ. The pediatric sepsis biomarker risk model. Crit Care. 2012 Oct 1;16(5):R174. doi: 10.1186/cc11652.
- Jacobs L, Berrens Z, Stenson EK, Zackoff MW, Danziger LA, Lahni P, Wong HR. The Pediatric Sepsis Biomarker Risk Model (PERSEVERE) Biomarkers Predict Clinical Deterioration and Mortality in Immunocompromised Children Evaluated for Infection. Sci Rep. 2019 Jan 23;9(1):424. doi: 10.1038/s41598-018-36743-z.
- Gardlund B, Dmitrieva NO, Pieper CF, Finfer S, Marshall JC, Taylor Thompson B. Six subphenotypes in septic shock: Latent class analysis of the PROWESS Shock study. J Crit Care. 2018 Oct;47:70-79. doi: 10.1016/j.jcrc.2018.06.012. Epub 2018 Jun 8.
- Williams JB, Ghosh D, Wetzel RC. Applying Machine Learning to Pediatric Critical Care Data. Pediatr Crit Care Med. 2018 Jul;19(7):599-608. doi: 10.1097/PCC.0000000000001567.
- Seymour CW, Kennedy JN, Wang S, Chang CH, Elliott CF, Xu Z, Berry S, Clermont G, Cooper G, Gomez H, Huang DT, Kellum JA, Mi Q, Opal SM, Talisa V, van der Poll T, Visweswaran S, Vodovotz Y, Weiss JC, Yealy DM, Yende S, Angus DC. Derivation, Validation, and Potential Treatment Implications of Novel Clinical Phenotypes for Sepsis. JAMA. 2019 May 28;321(20):2003-2017. doi: 10.1001/jama.2019.5791.
- Sepanski RJ, Godambe SA, Mangum CD, Bovat CS, Zaritsky AL, Shah SH. Designing a pediatric severe sepsis screening tool. Front Pediatr. 2014 Jun 16;2:56. doi: 10.3389/fped.2014.00056. eCollection 2014.
- Sinha P, Calfee CS, Delucchi KL. Practitioner's Guide to Latent Class Analysis: Methodological Considerations and Common Pitfalls. Crit Care Med. 2021 Jan 1;49(1):e63-e79. doi: 10.1097/CCM.0000000000004710.
- Weiss SL, Fitzgerald JC, Balamuth F, Alpern ER, Lavelle J, Chilutti M, Grundmeier R, Nadkarni VM, Thomas NJ. Delayed antimicrobial therapy increases mortality and organ dysfunction duration in pediatric sepsis. Crit Care Med. 2014 Nov;42(11):2409-17. doi: 10.1097/CCM.0000000000000509.
- C. D. Sutton, "Classification and Regression Trees, Bagging, and Boosting," Handb. Stat., vol. 24, pp. 303-329, 2005, doi: 10.1016/S0169-7161(04)24011-1.
- Sinha P, Delucchi KL, Thompson BT, McAuley DF, Matthay MA, Calfee CS; NHLBI ARDS Network. Latent class analysis of ARDS subphenotypes: a secondary analysis of the statins for acutely injured lungs from sepsis (SAILS) study. Intensive Care Med. 2018 Nov;44(11):1859-1869. doi: 10.1007/s00134-018-5378-3. Epub 2018 Oct 5.
- Wiersema R, Jukarainen S, Vaara ST, Poukkanen M, Lakkisto P, Wong H, Linder A, van der Horst ICC, Pettila V. Two subphenotypes of septic acute kidney injury are associated with different 90-day mortality and renal recovery. Crit Care. 2020 Apr 15;24(1):150. doi: 10.1186/s13054-020-02866-x.
- Delucchi K, Famous KR, Ware LB, Parsons PE, Thompson BT, Calfee CS; ARDS Network. Stability of ARDS subphenotypes over time in two randomised controlled trials. Thorax. 2018 May;73(5):439-445. doi: 10.1136/thoraxjnl-2017-211090. Epub 2018 Feb 24.
- Feuillet F, Bellanger L, Hardouin JB, Victorri-Vigneau C, Sebille V. On Comparison of Clustering Methods for Pharmacoepidemiological Data. J Biopharm Stat. 2015;25(4):843-56. doi: 10.1080/10543406.2014.920855.
- Kent P, Jensen RK, Kongsted A. A comparison of three clustering methods for finding subgroups in MRI, SMS or clinical data: SPSS TwoStep Cluster analysis, Latent Gold and SNOB. BMC Med Res Methodol. 2014 Oct 2;14:113. doi: 10.1186/1471-2288-14-113.
- R. Lachman, "Expert systems: A cognitive science perspective," Behav. Res. Methods, Instruments, Comput., 1989, doi: 10.3758/BF03205582.
- L. Medsker, M. Tan, and E. Turban, "Knowledge acquisition from multiple experts: Problems and issues," Expert Syst. Appl., vol. 9, no. 1, pp. 35-40, Jan. 1995, doi: 10.1016/0957-4174(94)00046-X.
- Brewer A, Helfgott MA, Novak J, Schanhals R. An application of cmaps in the description of clinical information structure and logic in electronic health records. Glob Adv Health Med. 2012 Sep;1(4):16-31. doi: 10.7453/gahmj.2012.1.4.003.
- Beglinger B, Rohacek M, Ackermann S, Hertwig R, Karakoumis-Ilsemann J, Boutellier S, Geigy N, Nickel C, Bingisser R. Physician's first clinical impression of emergency department patients with nonspecific complaints is associated with morbidity and mortality. Medicine (Baltimore). 2015 Feb;94(7):e374. doi: 10.1097/MD.0000000000000374.
- R. R. Starr and J. M. Parente De Oliveira, "Concept maps as the first step in an ontology construction method," Inf. Syst., 2013, doi: 10.1016/j.is.2012.05.010.
- R. Matkar and A. Parab, "Ontology based expert systems - replication of human learning," Thinkquest~2010, pp. 43-47, 2011, doi: 10.1007/978-81-8489-989-4_7.
- Yamagata Y, Kozaki K, Imai T, Ohe K, Mizoguchi R. An ontological modeling approach for abnormal states and its application in the medical domain. J Biomed Semantics. 2014 May 21;5:23. doi: 10.1186/2041-1480-5-23. eCollection 2014.
- R. M. RJ Rovetto, "Causality and the ontology of disease," Appl Ontol, vol. 10, no. 2, pp. 79-105, Sep. 2015, doi: 10.3233/ao-150147.
- Bodenreider O. The Unified Medical Language System (UMLS): integrating biomedical terminology. Nucleic Acids Res. 2004 Jan 1;32(Database issue):D267-70. doi: 10.1093/nar/gkh061.
- Ghassemi M, Naumann T, Schulam P, Beam AL, Chen IY, Ranganath R. A Review of Challenges and Opportunities in Machine Learning for Health. AMIA Jt Summits Transl Sci Proc. 2020 May 30;2020:191-200. eCollection 2020.
- Rudin C. Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead. Nat Mach Intell. 2019 May;1(5):206-215. doi: 10.1038/s42256-019-0048-x. Epub 2019 May 13.
- Wong HR, Caldwell JT, Cvijanovich NZ, Weiss SL, Fitzgerald JC, Bigham MT, Jain PN, Schwarz A, Lutfi R, Nowak J, Allen GL, Thomas NJ, Grunwell JR, Baines T, Quasney M, Haileselassie B, Lindsell CJ. Prospective clinical testing and experimental validation of the Pediatric Sepsis Biomarker Risk Model. Sci Transl Med. 2019 Nov 13;11(518):eaax9000. doi: 10.1126/scitranslmed.aax9000.
- Paxton C, Niculescu-Mizil A, Saria S. Developing predictive models using electronic medical records: challenges and pitfalls. AMIA Annu Symp Proc. 2013 Nov 16;2013:1109-15. eCollection 2013.
- Taneja I, Reddy B, Damhorst G, Dave Zhao S, Hassan U, Price Z, Jensen T, Ghonge T, Patel M, Wachspress S, Winter J, Rappleye M, Smith G, Healey R, Ajmal M, Khan M, Patel J, Rawal H, Sarwar R, Soni S, Anwaruddin S, Davis B, Kumar J, White K, Bashir R, Zhu R. Combining Biomarkers with EMR Data to Identify Patients in Different Phases of Sepsis. Sci Rep. 2017 Sep 7;7(1):10800. doi: 10.1038/s41598-017-09766-1.
- Wong A, Otles E, Donnelly JP, Krumm A, McCullough J, DeTroyer-Cooley O, Pestrue J, Phillips M, Konye J, Penoza C, Ghous M, Singh K. External Validation of a Widely Implemented Proprietary Sepsis Prediction Model in Hospitalized Patients. JAMA Intern Med. 2021 Aug 1;181(8):1065-1070. doi: 10.1001/jamainternmed.2021.2626.
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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